基于基因视角的恶意代码同源性判定

2019年第20卷第6期

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《信息与电子工程前沿（英文）》 >> 2019年第20卷第6期 doi: 10.1631/FITEE.1800523

基于基因视角的恶意代码同源性判定

¹. State Key Laboratory of Mathematical Engineering and Advanced Computing, Zhengzhou 450001, China
². Georg-August-University of Goettingen, Goettingen 37077, Germany

发布日期： 2019-08-01

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摘要

恶意代码同源性判定对攻击事件溯源、应急响应方案处置以及事件发展趋势预测有重要作用。目前，恶意代码同源性判定以人工分析为主，效率较低，对安全事件的爆发无法快速响应。因此，提出一种新的从基因视角分析的恶意代码同源性判定方法。恶意代码基因由表示家族同源性的子图组成。通过筛选关键应用程序接口和利用社团划分算法，从函数依赖图中提取关键子图作为恶意代码基因。然后，设计一种频繁子图挖掘算法发现恶意代码家族的共有基因，并对基因编码。最后，利用家族共有基因指导恶意代码同源性判定。对公开数据集的分类和实验结果表明，分类准确率达97%，且效率较高。

关键词

恶意代码分类 ; 基因视角 ; 函数依赖图 ; 同源性分析